dsh-model-meta-autofill

DSH 插件：为自定义供应商（llm-pi-ai 设置区）里配置的模型自动预填元数据——上下文长度（contextWindow）、输出上限（maxTokens）、显示名（name）与输入模态（input）——数据来源为 models.dev（Model Metadata Registry）。

在「Models」页从自定义网关发现（interrogation）出来的模型、或手工录入的模型，通常只有 id。本插件把目录里已知的元数据填回该模型的配置项，让界面可直接查看、也让上游据此做容量调度；已由你手动设置过的字段一律不被覆盖。

工作原理

1. 离线索引：构建时把 models.dev 目录归一化去重后打进包内（lib/data/models.dev.json），离线立即可用。
2. 实时刷新（可选，默认开）：启动时（及可选定时）拉取最新目录（models.dev/api.json）并合并到索引之上；每个数据源独立失败隔离，失败不影响其余源与离线索引。
3. 设置写入：插件监听 llm-pi-ai 设置区的变化（模型被采纳/编辑），对「有缺的模型」生成补丁，通过设置管线的 update 写入——这就是「自动预填」。
   • 只填缺失字段，绝不覆盖你设置过的值；
   • 只处理存在于你自己设置层的 provider 路由（组合 base 里仅有的 provider 不会被物化进用户文档）；
   • models 列表有改动时整表重述（设置合并对数组是整表替换语义，避免部分列表悄悄丢模型）；
   • 写出的文档是幂等的：填完之后没有缺失项，因此不会循环写。
4. Host 服务：ctx.modelMeta 向其他插件暴露索引与纯函数助手（lookup / stats / refresh / buildSectionPatch）。

说明：fillReasoning（推理属性）为保留开关，默认关闭——各供应商对推理模式的 wire 拼写不同，目录数据没有可移植的通用表达，宁可不动。

安装

插件是宿主侧（host）插件，需装入运行 dsh web 的 profile（例如 ~/.dsh/profiles/web）。

从 npm 安装（发布版）：

dsh plugin --profile web add dsh-model-meta-autofill

或从源码安装（本地构建）：

pnpm install          # 依赖解析需要 ../deepseek-harness checkout（见「开发」）
pnpm build            # 生成 lib/（含打包的 lib/data/*.json）
npm pack              # 产出 tarball
dsh plugin --profile web add dsh-model-meta-autofill@<tarball路径>

cordis.patch.yml（dsh.bundle.patch）会在安装时自动插入一行配置到 profile 的补丁层：

- insert:
    - id: model-meta-autofill
      name: 'dsh-model-meta-autofill'
      config:
        sources: [models.dev]
        refreshOnStart: true
        refreshIntervalMs: 0
        timeoutMs: 15000
        autoApply: true
        dryRun: false
        fillName: true
        fillInput: true
        fillReasoning: false

重启 dsh web（或对应管理面重载插件）后生效。首次运行时若 llm-pi-ai 已存在带模型的 provider，初始扫描会立即补填一次。

Web 界面操作（插件自带）

插件同时带一个客户端 half（dsh.client 声明，走壳的 /plugins 动态加载协议，零改壳代码），样式沿用设置页的设计语言（720px 栏宽、border-l2 细线卡片、胶囊按钮、--dsw-alias-* 令牌）。重启后，设置页出现「模型元数据」分区：

• 顶部工具栏（靠前位置）：「全部覆盖」主按钮——一次把所有已匹配模型换成 models.dev 的值；旁边是「显示名称携带厂商名」开关（决定填充的显示名是否写成 xAI: Grok 4.5 这种厂商前缀形式；选择会记住），以及「刷新」与模型/匹配计数；
• 每个自定义供应商一张卡片，点头部可折叠/展开，带「N 个模型 / 已匹配 M」标签；
• 卡片内每个模型一行：模型 id（等宽字体）· 当前配置 · models.dev 目录值（随开关实时预览显示名）·「填充」按钮；
• 目录没有该模型 → 按钮置灰显示「无匹配」；填充未匹配会明确提示「models.dev 没有匹配到：」；写入失败显示宿主返回的具体原因（含孤儿锁提示）。
• 卡片底部「获取网关模型」区块：拉取网关自身的模型列表（见下），勾选后一键添加到该供应商；新加的裸 id 会被自动填充接管。

同一能力也开放为 HTTP 端点（本机回环，可直接 curl / 浏览器 console 调用）：

配置

数据源

默认且唯一的打包上游是 models.dev（Model Metadata Registry，API 为 https://models.dev/api.json）——按厂商聚合的标准模型元数据目录：`limit.context/output一律为数字、字段口径统一（modalities.input/output、reasoning、知识截止日期、成本），覆盖包含最新型号的全量模型。如需 PublicProviderConf 网关拼写兜底，可用pnpm gen:data aihubmix生成快照并把aihubmix加进sources`。

• 更新打包数据（在本仓库根目录）：

pnpm gen:data      # 拉取默认源并规整为 src/data/{source}.json（归一化逻辑即插件自身）
pnpm build         # 重新打包

• 容量字段兼容两类写法：纯数字（1048576）与带后缀字符串（128K/1M/256k，按 1024 进制换算）；同一 base id 的多供应商记录自动去重并保留信息最全的一条。
• 插件对模型 id 的别名做了兼容：精确 id、小写、provider/ 前缀剥除、~ 变体，均可命中。
• 目录中未出现的（新发布/小众）模型不会被猜测——「能查到多少填多少」。

开发

所有开发期依赖（@deepseek-ai/cordis、dsh-settings、dsh-host-webserver、dsh-credentials 等）都从 npm 安装的发布版本解析，npm i 即可，无需 DeepSeek Harness 源码 checkout。

pnpm typecheck            # tsc -p tsconfig.json（src + tests）
pnpm test                 # node 内置测试器 + tsx：dataset / enrich / api / 集成（真实 SettingsProvider）
pnpm build                # tsc -p tsconfig.build.json + scripts/copy-data.mjs → lib/

集成测试（tests/integration/settings-autofill.spec.ts）用内存版 SettingsProvider（与 dsh 设置实现的加载/持久化接口一致）验证：初始扫描补填、事后采纳补填、用户值保留、幂等终止、dry-run 零写入、base-only provider 不被物化。

局限

• 目标设置区固定为 llm-pi-ai（自定义供应商）。
• 「获取网关模型」走的是网关的 OpenAI 兼容 /models 清单接口（可用覆盖 URL 指向任意兼容清单），与 llm-pi-ai 自带的协议级模型发现（discoverModels）是两条独立通路。
• 只填目录里有据可查的字段；目录条目缺容量时不下发任何猜测值。
• 补丁按「缺失才填」生成，用户的既有值（含 modelOverrides）始终优先。

License

MIT